8 meses
750
8 módulos
Online
1260 €
El Diplomado en Machine Learning Aplicado a Forecasting capacita a los profesionales para implementar modelos predictivos avanzados que superan las limitaciones de la estadística clásica. A través del aprendizaje automático supervisado, el programa enseña a procesar grandes volúmenes de datos y capturar patrones de demanda no lineales, asegurando una planificación logística altamente precisa.
El plan lectivo profundiza en ingeniería de variables para series temporales, algoritmos de Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), redes neuronales recurrentes LSTM y arquitecturas Transformers como Temporal Fusion Transformers. Los participantes desarrollan pipelines predictivos completos, consolidando su perfil para trabajar como analistas de datos de supply chain en entornos corporativos de alta demanda.
• Instruir en la transición metodológica desde el análisis estadístico tradicional hacia el Machine Learning.
• Dominar la ingeniería de características temporales mediante retardos, medias móviles y variables de calendario.
• Entrenar algoritmos de ensamble basados en árboles de decisión como XGBoost, LightGBM y CatBoost.
• Implementar arquitecturas neuronales profundas especializadas en secuencias temporales (LSTM y Transformers).
• Desarrollar modelos híbridos que combinen la interpretabilidad estadística con el poder predictivo del ML.
• Transformar series temporales en matrices tabulares estructuradas para el entrenamiento de algoritmos.
• Ajustar hiperparámetros de modelos de boosting minimizando errores de predicción como WAPE y RMSE.
• Diseñar arquitecturas de redes recurrentes para capturar dependencias temporales de largo plazo.
• Construir ensamblajes predictivos que aumenten la estabilidad del pronóstico en catálogos extensos.
• Programar pipelines de forecasting en Python listos para integrarse con bases de datos operativas.
¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.
+34 960 730 479
info@isslogg.com
Lunes a viernes, de 9:00 a 18:00 (CET)
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Formular la previsión de demanda como un problema de Machine Learning.
Diseñar técnicas de feature engineering y lags para series temporales.
Optimizar modelos de Gradient Boosting con XGBoost, LightGBM y CatBoost.
Implementar redes neuronales LSTM y arquitecturas Transformers de series.
Desarrollar pipelines de pronóstico híbridos combinando estadística y ML.
Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.
Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.
Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.
Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.
Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.
Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.
Demand Planners y analistas de compras que busquen aplicar Machine Learning a sus previsiones.
Graduados en ingeniería, estadística o ADE que quieran especializarse en analítica predictiva.
Responsables de planificación y logística que precisen automatizar pronósticos complejos.
Científicos de datos y analistas BI orientados a la optimización de la cadena de suministro.
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.
Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.
Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.
Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.
Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.
ContáctanosPorque permite entrenar un único modelo global que aprende patrones de ventas cruzados entre miles de productos simultáneamente, capturando no linealidades complejas, promociones cruzadas y efectos de calendario.
Es el proceso de transformar fechas y ventas pasadas en variables comprensibles para los algoritmos (como ventas de hace 7 días, medias móviles o festividades), siendo el factor determinante del éxito del modelo predictivo.
Se analizan e implementan en Python los tres frameworks líderes de la industria: XGBoost por su robustez, LightGBM por su velocidad en grandes volúmenes de datos y CatBoost por su excelente manejo de variables categóricas.
Se recomienda tener nociones básicas de Python o manipulación de datos. El curso proporciona plantillas de código comentadas y ejercicios guiados paso a paso para dominar las librerías de ML sin fricciones.
Capacita para puestos como Supply Chain Data Analyst, Demand Planner cuantitativo, analista de forecasting avanzado, especialista en Machine Learning para operaciones o consultor de analítica predictiva.
